Secondo le previsioni Worldwide IT Industry 2021 di IDC, entro la fine di quest’anno l’80% delle imprese implementerà iniziative per migrare a infrastrutture e applicazioni cloud-centric, con un ritmo due volte più rapido rispetto alla situazione pre-pandemica.

Questo è solo uno degli aspetti diversi rispetto al mondo che a cui eravamo abituati solo un anno fa. Mentre le aziende si spostano rapidamente verso il cloud e/o estendono le loro strategie cloud per includere ambienti ibridi e multi-cloud, un approccio ai dati rivolto al mantenimento dello status quo non è più sufficiente. Si chiama data readiness, ed è questa la chiave per sopravvivere e prosperare in questa trasformazione digitale. Come possono le aziende approfittare di questo vantaggio?

Applicazioni e stack tradizionali, anche se non trascurati, potrebbero non trovare più il loro spazio nella trasformazione digitale, mentre elementi di grande valore come cloud, SaaS e nuove app container Kubernetes vedranno nuova luce. Questo comporta la necessità di mantenere e far evolvere la governance e la protezione man mano che le minacce verso i dati generati da queste tecnologie cominciano a moltiplicarsi.

I clienti non possono disattivare applicazioni tradizionali negli stack attuali. Diventa fondamentale capire quanto l’IT sia ben (o meno) equipaggiato per gestire i dati in un momento di trasformazione digitale accelerata. Nuove competenze, maggiore scalabilità, piattaforme diversificate, protezione e pieno sfruttamento dei dati sono i nuovi requisiti per operare con successo. L’elemento chiave per la data readiness inizia con la protezione delle informazioni, seguita da governance e compliance, ripristino da attacchi ransomware e innovazione continua, per gestire efficacemente i dati in questo panorama trasformato.

Ci sono sfide importanti per l’IT poiché i workload lavorano in contemporanea: da qui la necessità di trovare il modo migliore per la loro gestione. Sia i workload tradizionali che quelli nuovi hanno delle best practice specifiche su come i dati devono essere protetti, ripristinati, messi in sicurezza e governati. Un’infrastruttura Saas ha una specificità ben precisa su come i dati debbano essere protetti, attraverso soluzioni tradizionali, on-prem, con formule ibride on-prem e cloud. L’IT ha bisogno di gestire tutte le soluzioni in modo unificato, per evitare l’eccessiva esposizione della superficie aziendale alle minacce.

Non trovare una soluzione adeguata porta con sé una protezione dei dati inadeguata e può generare un effetto negativo a cascata sull’intera organizzazione. La data readiness non è una questione meramente IT, quanto piuttosto un tema da consiglio di amministrazione. È fondamentale non considerare più la protezione dei dati come una polizza assicurativa, ma passare al concetto di data readiness, rendendo i dati una risorsa a supporto della continua evoluzione aziendale, tenendo conto delle esigenze di business.

Sia che stiate sviluppando applicazioni o eseguendo workload nel cloud, le app di nuova generazione hanno bisogno dello stesso rigore nella protezione dei dati di quelle tradizionali, per rispondere a requisiti di conformità e governance, tenendo in considerazione i dati a rischio elevato, il data leakage e le opportunità di ottimizzazione delle informazioni.

Diamo un’occhiata a dove siamo rispetto a dove dovremmo essere. Prima della pandemia, lo status quo funzionava per sostenere il business. Con una forza lavoro remota che accelera il passaggio al cloud, le esigenze aziendali sono cambiate quasi in modo immediato e ciò include anche il modo di pensare ai dati. Il backup, ad esempio, è stato spesso trattato come una commodity o un’assicurazione, ma oggi è il momento di essere più proattivi e pensare a una data readiness che consideri e sfrutti i dati come una risorsa.

La data readiness non è solo una maratona, né uno sprint, è una strategia di lungo termine, fondamentale per le aziende, ancora di più in questo momento. Questo significa avere una piattaforma solida con la più ampia copertura. Più i workload sono coperti, più le aziende possono fornire informazioni prescrittive. Nel momento in cui ci sarà una copertura, l’IT potrà implementare soluzioni di DevOps, distribuire i dati attraverso il cloud e archiviarli su più livelli storage. Per le aziende, essere pronte a gestire i dati in modo efficace e intelligente significa poter identificare dove risiede il rischio attraverso tecniche di machine learning e Intelligenza Artificiale. Nessun workload dovrebbe essere trascurato, e grazie a una soluzione unificata le aziende potranno gestire i dati ovunque essi risiedano, che si tratti di edge, core o cloud.

Photo by Joshua Sortino on Unsplash

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